Исследователи из стартапа Cortical Labs (Мельбурн, Австралия) провели революционное исследование, сравнив скорость и эффективность обучения живых нейронов и искусственного интеллекта. Результаты показали, что даже простые нейронные культуры, выращенные в лаборатории, превосходят современные алгоритмы глубокого обучения с подкреплением (RL) в задачах, требующих быстрой адаптации.
Эксперимент проводился с использованием системы DishBrain — гибридной платформы, объединяющей живые нейроны, выращенные из человеческих стволовых клеток, с кремниевыми микрочипами. Эта технология, известная как синтетический биологический интеллект (SBI), позволила ученым напрямую сравнивать работу биологических и искусственных нейронных сетей. В ходе исследования нейроны и алгоритмы ИИ выполняли одну и ту же задачу — управление в симуляторе игры Pong.
Ключевой вывод оказался неожиданным: живые нейроны демонстрировали более высокую пластичность и адаптивность, чем даже самые передовые алгоритмы. В то время как ИИ требовал миллионов итераций для улучшения результатов, биологические нейроны перестраивали свои связи в режиме реального времени, достигая лучшей производительности при ограниченном объеме данных.
Бретт Каган, главный научный сотрудник Cortical Labs, отмечает: настоящий интеллект — биологический. Новое исследование показало, что даже элементарные нейронные системы способны конкурировать с современными алгоритмами ИИ. Это открывает путь к созданию принципиально новых вычислительных систем, сочетающих скорость машин и гибкость живого мозга.
Дальнейшие исследования в области биоинженерного интеллекта могут привести к прорывам не только в ИИ, но и в медицине. Например, изучение нейронных культур поможет лучше понять механизмы нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, и разработать новые методы лечения.
Ранее исследование немецких нейробиологов показало, что кора головного мозга стареет не так быстро, как считалось ранее.
